Reactores americanos abren puertas a la inteligencia artificial
La industria nuclear estadounidense, tradicionalmente reacia al riesgo, ha dado un paso inaudito al considerar la integración de sistemas de IA en sus salas de control. Esta apertura tecnológica llega cuando casi la totalidad de los 94 reactores nucleares del país han sido invitados este año a probar soluciones basadas en inteligencia artificial, y la mayoría ha aceptado. La transformación no es marginal: empresas especializadas como Nuclearn afirman contar ya con más de 65 socios operativos en territorio estadounidense, incluyendo una alianza con NuScale Power Corp. para reactores pequeños avanzados.
En agosto, Atomic Canyon presentó NIVA, el Nuclear Industry Virtual Assistant, desarrollado junto a grupos del sector nuclear. Tras pilotarse en instalaciones de Constellation Energy, el asistente está ahora disponible para toda la flota nacional. Por su parte, Microsoft y Nvidia han unido fuerzas para aplicar IA a lo largo de todo el ciclo de vida de una planta nuclear, desde el permiso del sitio hasta la operación continua. Jerrold Vincent, director financiero y cofundador de Nuclearn, atribuye esta aceleración a dos factores: el deseo de las tecnológicas de impulsar la energía nuclear como fuente de electricidad para sus centros de datos, y la convicción de que la IA puede resolver problemas estructurales del sector.
La crisis de documentación como motor de adopción
Un elemento central que explica el auge de la IA en el sector nuclear es la masiva producción documental. Según Vincent, el principal producto de una central nuclear, aparte de la electricidad, son los papeles. Cada decisión de ingeniería debe evaluarse, verificarse de forma independiente y registrarse, generando un volumen de documentación que abarca desde grietas en aceras hasta fallas en el reactor. Las herramientas de Nuclearn ayudan a las plantas a buscar en repositorios masivos de datos con mayor eficiencia, acelerando tanto el envío de informes a autoridades federales como la investigación de cómo se resolvieron problemas similares en el pasado.
Rob Austin, responsable del proyecto NIVA en el Electric Power Research Institute, explica que la iniciativa nació hace un año cuando Joseph Dominguez, presidente de Constellation Energy, retó a los grupos sin ánimo de lucro del sector a hacer accesible el conocimiento institucional con la comodidad de un modelo de lenguaje grande, pero manteniendo la seguridad. Atomic Canyon, cuya directora ejecutiva Trey Lauderdale trabajó previamente en la integración de IA en el sector sanitario, otra industria conservadora, consiguió el contrato en 2025. El primer paso fue descargar 53 millones de páginas de datos públicos de la Comisión Reguladora Nuclear para entrenar al modelo en la operativa, terminología y regulaciones propias del sector nuclear.
El problema del conocimiento institucional envejecido
La industria nuclear enfrenta un desafío demográfico crítico: su fuerza laboral, altamente cualificada, se reduce rápidamente. Lauderdale señala que no existe forma viable de lograr un renacimiento nuclear sin aumentar la capacidad de este trabajo basado en el conocimiento. Cuando Atomic Canyon comenzó a trabajar con la planta de Diablo Canyon, la última en operación en California, descubrió que uno de los principales obstáculos era conseguir que décadas de documentación —procedimientos, mejores prácticas, recomendaciones de seguridad— estuvieran en un formato fácilmente accesible. La información estaba dispersa y carecía de estandarización.
Ante esta situación, tres de las entidades sin ánimo de lucro más importantes del sector —el Institute of Nuclear Power Operations, el Electric Power Research Institute y el Nuclear Energy Institute— decidieron en 2025 crear conjuntos unificados de datos. Austin ilustra el problema con un ejemplo concreto: los ingenieros que enfrentan una avería en las bombas verticales de mil caballos de fuerza que circulan agua de refrigeración disponen de guías de mantenimiento y decenas de miles de informes de incidentes pasados. La función de la IA es sintetizar toda esa información y generar una guía de fallos principales, mostrando claramente todo el trabajo realizado para que los ingenieros puedan verificar las fuentes.
Advertencias desde la comunidad científica sobre riesgos
Mientras el sector avanza en esta integración, la comunidad académica y de política tecnológica emite advertencias cada vez más urgentes. Heidy Khlaaf, científica jefe del AI Now Institute y ex ingeniera de sistemas de seguridad de OpenAI, denunció públicamente que las propias compañías de IA, pese a sus continuas advertencias sobre los peligros del uso indebido de sus productos, están promoviendo activamente la instrumentación de sus herramientas poco fiables en infraestructuras de defensa y nucleares. Según Khlaaf, esta contradicción es peligrosa porque la falta de fiabilidad y precisión de la IA en contextos críticos terminará causando accidentes catastróficos.
Khlaaf añadió que reconocer estos riesgos no resultaría rentable para las compañías de inteligencia artificial y frenaría la adopción, lo que explica la dinámica actual. Las advertencias sobre los peligros de confiar en IA para infraestructuras críticas siguen sonando sin que la sociedad parezca prestarles suficiente atención. Este escenario genera una preocupación particular porque combina dos dimensiones de riesgo: la posible exposición de infraestructura nuclear, donde un error podría tener consecuencias catastróficas, a sistemas de IA no completamente validados, y la falta de debate público y regulatorio sobre hasta qué punto la lógica comercial está condicionando decisiones de infraestructura nacional.
Límites de seguridad y datos protegidos
La confidencialidad representa otro obstáculo importante para la modernización nuclear. Las plantas nucleares generan información cuyo acceso está restringido por secretos comerciales o leyes federales, lo que limita el tipo de integración tecnológica posible. Nuclearn ofrece exclusivamente soluciones de ubicación única, diseñadas para que los datos de una central nunca abandonen sus instalaciones. NIVA solo puede buscar, según las fuentes disponibles, pero no interactuar directamente con componentes que controlan el reactor, lo que marca una frontera clara entre los asistentes de documentación y los sistemas de control operativo.
Aún son inciertas varias cuestiones sobre esta transformación. No está claro si la integración de IA en reactores nucleares ha alcanzado ya etapas operativas concretas más allá de la fase de evaluación, ni cuál es el alcance real de la presión que el sector tecnológico ejerce sobre las decisiones de infraestructura nacional. Tampoco se ha revelado públicamente si las advertencias internas sobre seguridad nuclear vinculadas a la IA se han documentado formalmente por las compañías o los reguladores. Lo que permanece claro es que la industria nuclear estadounidense, históricamente cautelosa, ha decidido dar un paso decisivo hacia la inteligencia artificial, impulsada por la necesidad de compensar la escasez de personal cualificado y la avalancha documental, pero bajo la mirada crítica de expertos que temen las consecuencias de confiar en sistemas no validados en infraestructuras de riesgo catastrófico.
